基于竞争神经网络的变电站巡视周期分类

摘要：

在总结了变电站巡视周期影响因素的基础上,提出了基于竞争神经网络的变电站巡视周期分类方法,根据变电站的电压等级、重要程度、历史故障/缺陷发生频次、设备运行情况等属性进行巡视周期聚类.使用某地区的变电站数据进行了仿真分析,结果表明该方法可以利用机器学习实现变电站巡视周期的科学合理分类.

关键词：变电站、巡视周期、竞争神经网络、聚类

分类号：TM732(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2020-06-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：31-32,35